我有一个形状为(N,N,Q,Q)的4维numpy数组。因此给定行和列索引(i,j)，mat[i,j]是一个QxQ矩阵。我想reshape这个数组以塑造(N*Q,N*Q)这样array([[[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]],[[[8,9],[10,11]],[[12,13],[14,15]]]])去array([[0.,1.,4.,5.],[2.,3.,6.,7.],[8.,9.,12.,13.],[10.,11.,14.,15.]])您可以看到mat[0,0]转到new_mat[0:2,0:2]。目前mat.reshape(N*Q,N*Q)将mat[0,0]转换
我不认为这些代码有什么问题。你能帮助我吗？我需要帮助。谢谢!fromxlrdimportopen_workbookwb=open_workbook('/pdf-ex/exc.xlsx','rb')forsinwb.sheets():print'Sheet:',s.nameforrowinrange(s.nrows):values=[]forcolinrange(s.ncols):values.append(s.cell(row,col).value)print",".join(values)print 最佳答案 我有同样的问题并通过
我在numpy中有一个二维数组t:>>>t=numpy.array(range(81)).reshape((9,9))>>>tarray([[0,1,2,3,4,5,6,7,8],[9,10,11,12,13,14,15,16,17],[18,19,20,21,22,23,24,25,26],[27,28,29,30,31,32,33,34,35],[36,37,38,39,40,41,42,43,44],[45,46,47,48,49,50,51,52,53],[54,55,56,57,58,59,60,61,62],[63,64,65,66,67,68,69,70,71],[72,
所以这有点类似于What'seasiestwaytogetPythonscriptoutputontheweb?和Matplotlib:interactiveplotonawebserver但这些都没有使用d3.js，我认为它们没有达到相同水平的交互性。所以我是d3.js的新手，坦率地说，我不知道在这种情况下我应该从哪里开始。项目流程:在前端询问用户名。将此发送到后端python通过Python调用第三方网站API获取深度为x的图形数据(对象+边)，其中x是距起始节点的距离对数据运行一些机器学习(python)在d3.js中显示图形+一些数字(可能在右下角)循环:有一个交互式的d3.j
我正在使用d3.js可视化从我的python后端(通过Websocket)发送的时间序列数据。通常一张图表的数据量约为120个条目(2小时数据，每分钟1个条目)。这运行良好，每分钟更新一次。但它还应该能够可视化一个月或更长时间(可能长达一年)的数据，同样以1分钟为间隔。渲染如此大量的数据对于SVG来说太多了。我正在考虑以下替代方案:在Canvas中渲染它。真的有那么快吗？切换到另一个库，例如Highchart.js(观看了包含约50k个条目的演示)在服务器上呈现SVG/JPG/PNG。使用例如渲染d3.js服务器端的任何经验幻影.js？我想重用已经编写好的图形模型。但它也可以是任何其他
我有一个三维numpy图像数组(CIFAR-10dataset)。图像阵列形状如下:a=np.random.rand(32,32,3)在我进行任何深度学习之前，我想对数据进行归一化以获得更好的结果。对于一维数组，我知道我们可以像这样进行最小最大归一化:v=np.random.rand(6)(v-v.min())/(v.max()-v.min())Out[68]:array([0.89502294,0.,1.,0.65069468,0.63657915,0.08932196])但是，当涉及到3D阵列时，我完全迷失了。具体来说，我有以下问题:我们沿着哪个轴取最小值和最大值？我们如何使用3D
我有一个代码可以保存一个数字:savefig("foo.eps",orientation='portrait',format='eps')如果我没有指定任何其他内容，图形会正确保存，但是当我打印它时，图形只会填充A4纸的一半。如果我将字符串修改为:savefig("foo.eps",papertype='a4',orientation='portrait',format='eps')没有变化!如何设置图形的大小使其填满整个A4纸？非常感谢。 最佳答案 在保存之前尝试设置图形的大小(以英寸为单位)。您可以在通过以下方式初始化图形时执行
在我作为博士生的日常工作中，我从事地质建模工作。在业余时间(主要是为了好玩)，我正在学习Python并尝试编写一个简单的程序来查看3D地质细胞模型。geologicalmodelhttp://img710.imageshack.us/img710/6503/sgems.pngGeocellular模型只是一个3D网格，其中每个网格单元都有一些值(如右图所示)。所以，我希望我的查看器能够显示3D网格模型，如右图所示。此外，我希望它能够显示模型在x、y和z方向的横截面(如左图所示)。我还希望模型能够围绕所有三个轴旋转并放大和缩小。我做了一些初步调查(主要是here)，看起来VisVis和V
我需要在4个维度(纬度、经度、高度和时间)中线性插入温度数据。点数相当多(360x720x50x8)，我需要一种快速方法来计算数据范围内空间和时间上任意点的温度。我尝试过使用scipy.interpolate.LinearNDInterpolator但是使用Qhull进行三角剖分在矩形网格上效率低下并且需要数小时才能完成。通过阅读此SciPyticket，解决方案似乎是使用标准interp1d实现新的nd插值器来计算更多的数据点，然后对新数据集使用“最近邻”方法。然而，这又需要很长时间(几分钟)。是否有一种快速的方法可以在4个维度的矩形网格上插入数据而不需要几分钟才能完成？我想过使用i
所以我开始了另一个d3项目。该项目包括在LeafletJSCanvas上渲染D3中的静态网络图(以允许在我们其他可视化中进行标准化缩放/平移控制)。这个网络的问题是它需要环绕x轴(例如:右边的节点可能连接到左边的节点)。我希望能够在同一图表的多个实例之间无缝平移，但我不确定解决此问题的最佳方法是什么。到目前为止，我最好的想法是渲染两个相同的可视化副本并将它们一个接一个地放置...然后使用Leaflet的worldCopyJump让一个可视化呈现，同时用户平移另一个。显然，对于一个需要1500多个SVG对象的可视化实例，这可能不是最佳方法。所以你可能不需要确切的代码，但有人能帮我想出一个
